تحلیل مطالعات مورد شاهدی با وجود احتمالات طبقه بندی نادرست افتراقی

اهداف: در مطالعات مورد شاهدی در معرض عامل خطر بودن غالبا از طریق پرسش از افراد دو گروه مورد و شاهد مشخص می شود. دلایل مختلفی چون خطای حافظه, عدم تمایل به اعلام واقعیت, درک نادرست از سوال یا تعریف نامناسب, منجر به طبقه بندی غلط مواجهه با عامل خطر و در نتیجه مخدوش شدن نتایج مطالعه می گردد. هدف از این بررسی نشان دادن تاثیر این خطا در تحلیل مطالعات مورد شاهدی و مقایسه میان روش های مختلف تصحیح آن تحت فرض های احتمالات طبقه بندی نادرست افتراقی و ناافتراقی است.مواد و روش کار: در تحلیل مطالعه مورد شاهدی با وجود متغیر دو حالتی در معرض عامل خطر بودن که با احتمال طبقه بندی نادرست همراه است اگر احتمالات طبقه بندی معلوم باشند آ نگاه روش هایی برای تصحیح نسبت بخت وجود دارد. در عمل, اطلاع ما از این احتمالات طبقه بندی بر مبنای حدس های قابل قبول است. با کمک روش های تحلیل بیزی از عدم حتمیت در مورد احتمالات طبقه بندی نادرست به عنوان اطلاعات پیشین استفاده می کنیم. مشخصه های توزیع پسین با استفاده از آلگوریتم متروپلیس هستینگ و تولید نمونه های زنجیر مارکوف برآورد شده است. روش پیشنهادی بر اساس دو فرض وجود احتمالات طبقه بندی نادرست افتراقی و ناافتراقی در مورد تعیین رابطه بین مصرف سیگار و آنژین صدری به کار گرفته شده است.نتایج: در این مطالعه مشخص شد که بدون توجه به تصحیح طبقه بندی غلط مصرف سیگار در گروه بیمار و غیر بیمار نسبت بخت ها 1.09 به دست آمده که اثر معنادار بخت آنژین صدری را برای افراد سیگاری نشان نمی دهد. با تصحیح بر اساس احتمالات طبقه بندی نادرست ناافتراقی نسبت بخت ها افزایش یافته؛ اما همچنان اثر معناداری را نشان نمی دهد. تصحیح بر اساس احتمالات طبقه بندی نادرست افتراقی منجر برآورد نسبت بخت های 1.79 در حالت مشخص بودن ضرایب تصحیح و نسبت بخت های 2 در حالت نامشخص بودن ضرایب تصحیح گردیده است.بحث: عدم توجه به احتمالات طبقه بندی نادرست منجر به برآوردهای غیر واقع بینانه از نسبت بخت ها و در نتیجه تحلیل های غیر واقعی از ارتباط میان متغیرها می گردد. برای تصحیح خطای طبقه بندی نادرست ابتدا لازم است احتمالات طبقه بندی نادرست در دو گروه مورد و شاهد بررسی و بر اساس آن از روش تصحیح احتمالات طبقه بندی نادرست افتراقی یا ناافتراقی استفاده شود. عدم حتمیت در مورد ضرایب تصحیح احتمالات طبقه بندی نادرست منجر به برآوردهایی با پراکندگی بیش تر می شود.